KR20110117990A - 전방 차량 감지 장치 및 방법 - Google Patents

전방 차량 감지 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

전방 차량 감지 장치 및 감지 방법이 제공된다. 상기 전방 차량 감지 장치는 제1 차량에 장착되며 전방의 영상을 획득하는 영상 획득부, 및 상기 획득된 영상내의 컬러 데이터를 이용하여 차량용 램프를 식별함에 의하여 전방에 위치하는 제2 차량의 존재 유무를 일차적으로 판단하며, 상기 획득된 영상내에서 수평선, 수직선 및 대각선 성분 중 하나 이상의 성분을 이용하여 상기 제2 차량을 식별함으로써 상기 제2 차량의 존재 유무를 이차적으로 판단하는 제어부를 포함한다.

Description

전방 차량 감지 장치 및 방법{An apparatus and method for detecting vehicles}
본 발명은 전방 차량 감지 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량의 전방에 위치하는 다른 차량을 감지하는 차량 감지 장치 및 방법에 관한 것이다.
오늘날 차량에 다양한 부가 가능이 부가되어 운전자들에게 편의를 제공하고 있다. 예를 들어, GPS(global positioning system)의 발전으로 차량 항법 시스템이 도입되어, 운전자들에게 편의 및 정보를 제공하고 있다. 이러한, 차량 항법 시스템은 운전자들에게 현재의 위치 정보, 목적지 위치 정보, 그리고, 목적지로 가기 위한 경로 정보 등을 제공함으로써, 운전자들에게 편의를 제공할 수 있다.
이와 함께, 최근 들어 차량에서의 블랙 박스 또는 차선이탈 경고시스템(LDW; Lane Departure Warning System) 등의 다양한 시스템이 탑재되고 있다.
상기와 같이, 차량의 외부 정보를 받아 들여 능동적으로 대처할 수 있는 장치 및 방법이 필요하다. 예를 들어, 전방의 차량을 자동적으로 감지하여 차량의 전조등을 하향등 또는 상향등으로 조정할 수 있는 장치가 필요할 수 있다.
하지만, 주행 상태인 외부 환경이 계속적으로 변화하는 상태에서 전방에 위치하는 차량을 감지하는 것이 용이하지 않다. 이에 따라, 전방에 위치하는 차량을 신뢰성 있게 감지하는 기법이 필요하다.
본 발명이 해결하려는 과제는 전방 영상을 획득하여 전방에 위치하는 차량을 능동적으로 감지하는 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명이 해결하려는 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 전방 차량 감지 장치의 일 양태(Aspect)는 제1 차량에 장착되며 전방의 영상을 획득하는 영상 획득부; 및 상기 획득된 영상의 컬러 데이터를 이용하여 차량용 램프를 식별함에 의하여 전방에 위치하는 제2 차량의 존재 유무를 판단하는 제어부를 포함한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 전방 차량 감지 장치의 다른 양태(Aspect)는 제1 차량에 장착되며 전방의 영상을 획득하는 영상 획득부; 및 상기 획득된 영상내의 컬러 데이터를 이용하여 차량용 램프를 식별함에 의하여 전방에 위치하는 제2 차량의 존재 유무를 일차적으로 판단하며, 상기 획득된 영상내에서 수평선, 수직선 및 대각선 성분 중 하나 이상의 성분을 이용하여 상기 제2 차량을 식별함으로써 상기 제2 차량의 존재 유무를 이차적으로 판단하는 제어부를 포함한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 전방 차량 감지 방법의 일 양태(Aspect)는 제1 차량의 영상 획득부에 의하여 전방의 영상을 획득하는 단계; 및 상기 획득된 영상내의 컬러 데이터를 이용하여 차량용 램프를 식별함에 의하여 전방에 위치하는 제2 차량의 존재 유무를 판단하는 단계를 포함한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 전방 차량 감지 방법의 다른 양태는 제1 차량의 영상 획득부에 의하여 전방의 영상을 획득하는 단계; 및 상기 획득된 영상내에서 수평선, 수직선 및 대각선 성분 중 하나 이상의 성분을 이용하여 제2 차량의 존재 유무를 판단하는 단계를 포함한다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전방 차량 감지 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 맵을 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 전방 영상의 일례를 보여주는 도면이다.
도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 전방 영상의 다른 예를 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에서의 획득된 전방 영상 또는 샘플 영상의 또 다른 예를 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 특징벡터 맵을 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전방 차량 감지 방법의 흐름도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 본 발명의 실시예들에 의하여 전방 차량 감지 장치 및 감지 방법을 설명하기 위한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전방 차량 감지 장치의 블록도를 보여준다. 도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전방 차량 감지 장치(500)는 영상 획득부(100), 제어부(200), 빔 조절부(300), 컬러맵 생성부(350) 및 특징벡터 맵 생성부(370)를 포함할 수 있다.
영상 획득부(100)는 차량에 장착되어 전방 영상을 획득하는 역할을 한다. 영상 획득부(100)는 차량의 정지 또는 운행 중에 전방 영상을 연속적으로 획득하거나 또는 소정 시간 간격으로 전방 영상을 획득할 수 있다. 여기서, 전방 영상은 차량의 전방 또는 진행하는 방향에서 획득되는 영상을 말한다.
보다 구체적으로 영상 획득부(100)는 영상 입력 센서에 의하여 전방 영상을 획득한다. 예를 들어, 영상 획득부(100)는 소정의 입력영상 획득하는 카메라(미도시)가 될 수 있고, 소정의 영상 입력 센서를 구비한 카메라 등에 의하여 전방 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 영상 입력 센서에 의하여 전방 영상을 획득하는 경우에는 소정의 렌즈를 통하여 입사되는 피사체의 영상 신호를 전기적 신호로 변환하여 입력영상을 획득할 수 있다. 여기서, 영상 입력 센서는 CCD(Charge Coupled Device, CCD), CMOS, 기타 당업계에 알려진 영상 획득 수단을 포함할 수 있다. 이와 함께, 영상 입력 센서에 의해 획득된 전기적인 신호를 디지털 신호로 변환하는 아날로그/디지털 변환기 및 아날로그/디지털 변환기에 의해 변환된 디지털 신호를 입력 받아 영상 신호를 처리하는 DSP(Digital Signal Processor, DSP) 등에 의하여 소정의 전방 영상을 획득할 수 있다.
제어부(200)는 획득된 전방 영상을 이용하여 전방에 위치하는 다른 차량의 존재 유무를 판단하는 역할을 한다. 일 실시예로서, 제어부(200)는 획득된 전방 영상 내에서 차량용 램프를 식별함으로써 전방에 위치하는 다른 차량의 존재 유무를 판단할 수 있다. 다른 예로서, 제어부(200)는 획득된 전방 영상 내에서 수평선, 수직선 및 대각선 선분 중 하나 이상의 성분을 추출하여, 추출된 라인 성분을 이용하여 다른 차량의 존재 유무를 판단할 수 있다. 또 다른 예로서, 제어부(200)는 획득된 전방 영상 내에서 일차적으로는 차량용 램프를 식별하여 다른 차량의 존재 유무를 판단하고, 이차적으로는 전방 영상 내의 라인 성분을 추출하여 이를 이용하여 다른 차량의 존재 유무를 판단할 수 있다. 또 다른 예로서, 제어부(200)는 획득된 전방 영상 내에서 일차적으로는 다른 차량의 존재 유무를 판단하고, 이차적으로는 전방 영상 내에서의 다른 차량의 위치를 산출하여 다른 차량이 현재의 차량을 기준으로 좌측 또는 우측에 위치하는지를 감지할 수 있다. 여기서, 다른 차량은 영상 획득부(100)가 장착된 차량 외의 외부에 위치하는 차량을 말한다. 영상 획득부(100)가 장착된 차량을 '제1 차량'이라 할 수 있고, 다른 차량을 '제2 차량'이라 칭할 수 있다.
한편, 제어부(200)는 차량에 탑재되는 엔진제어유닛(ECU; Electric Control Unit)이 될 수 있다. 제어부(200)가 전방 영상을 이용하여 제2 차량의 존재 유무를 판별하는 구체적인 기법에 대하여는 뒤에서 상세히 설명하기로 한다.
빔 조절부(300)는 제2 차량의 존재 유무에 따라 제1 차량의 헤드램프(120)의 빔 패턴을 조절하는 역할을 한다. 예를 들어, 빔 조절부(300)는 전방 영상 내에서 제2 차량의 존재가 감지된 경우에, 헤드램프(120)를 하향으로 조정하여 하향등을 구동시킬 수 있다. 이와 함께, 전방 영상 내에서 제2 차량의 존재가 감지되지 않는 경우에는 헤드램프(120)를 상향으로 조정하여 상향들을 구동시킬 수 있다. 다른 예로서, 빔 조절부(300)는 제2 차량의 존재 유무 및 제2 차량의 존재 위치에 따라 헤드 램프의 조사 방향을 조정하거나 빔 패턴을 달리할 수 있다. 빔 패턴을 조정하는 것은 예를 들어, 적응형 헤드 램프 시스템(AFLS; Adaptive front lighting system)에서 사용되는 바와 같이 소정의 클래스 별로 빔 패턴을 조정할 수 있다.
컬러맵 생성부(350)는 하나 이상의 제2 차량에서의 차량용 램프의 컬러 패턴을 학습하여 컬러 맵을 작성하는 역할을 한다. 컬러맵 생성부(350)는 다양한 차량에 대한 차량용 램프를 포함하는 샘플 영상을 획득하여, 각 샘플 영상에서의 차량용 램프의 컬러 패턴을 학습할 수 있다. 여기서, 컬러 패턴은 차량용 램프에 의해 영상 획득 시에 나타나는 패턴을 말한다. 이에 따라, 다양한 컬러 패턴을 일반적인 학습 알고리즘에 의해 학습하거나 저장해 둠으로써, 영상 획득부(100)에 의해 획득되는 전방 영상내의 컬러 패턴과 비교함으로써 전방 영상 내에 제2 차량의 존재 유무를 판단할 수 있다. 상기의 컬러 패턴에 대하여는 뒤에서 보다 상세히 설명하기로 한다.
특징벡터맵 생성부(370)는 하나 이상의 제2 차량의 형태적 특성을 추출하여 특징벡터 맵을 작성하는 역할을 한다. 특징벡터 맵 생성부(370)는 다양한 차량에 대하여 차량 형상을 포함하는 샘플 영상을 획득하여, 각 샘플 영상에서의 제2 차량의 형태적 특성을 나타내는 특징 벡터를 추출하여 학습할 수 있다. 예를 들어, 각 샘플 영상에서의 차량의 수직선, 수평선 및 대각선 중 하나 이상의 성분을 이용하여 특징 벡터를 추출할 수 있다. 이는 차량의 형태학적 특성 상 차량의 외형을 구성하는 성분이 수직선, 수평선 및 대각선 중 하나 이상의 성분으로 이루어질 가능성이 크기 때문이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 맵을 개략적으로 보여준다. 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 맵에서의 컬러 패턴은 휘도(L), 적색(Red) 및 노란색(Yellow) 성분을 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 컬러 맵은 각 휘도, 적색 및 노란색 성분을 이용하여 구성될 수 있다. 여러 영상을 학습을 할수록 컬러 맵은 더욱 복잡해 지며, 깊이(depth)가 깊어 질 수 있다. 입력 되는 데이터의 특징 개수에 따라 레벨에 따른 컬러 맵이 생성될 수 있다. 예를 들어, 샘플 영상에서 전조등을 포함하는 부분은 휘도가 높으면서, 노란색 성분이 있을 수 있다. 또는 샘플 영상에서 미등이나 후미등을 포함하는 부분은 휘도가 높으면서 적색 성분이 있을 수 있다.
레벨에서의 첫 번째 노드가 먼저 설정되고, 각 레벨은 해당 레벨의 노드 범위를 벗어나는 경우 새로운 노드를 생성하여 휘도, 적색 및 노란색 성분을 설정함에 의하여 컬러 맵을 확장시킬 수 있다. 상기와 같이, 컬러맵 생성부(350)는 다양한 차량에 대한 차량용 램프 영상을 포함하는 샘플 영상에 대하여 설정된 컬러 패턴을 저장해 둠으로써 획득된 전방 영상에서의 컬러 데이터와 비교할 수 있는 데이터베이스(DB)를 미리 생성하여 저장해 둘 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서는 샘플 영상에서의 차량용 램프를 나타내는 부분의 컬러 패턴을 적색(Red), 녹색(Green) 및 청색(Blue) 성분으로 정의하여 컬러 맵을 생성할 수도 있다. 예를 들어, A 차량의 전조등에서는 R: 4%, G: 2% 및 B: 10%의 컬러 패턴이고, B 차량의 전조등에서는 R: 5%, G: 3% 및 B: 10%의 컬러 패턴일 수 있다. 이와 같이, 다양한 차량의 전조등, 미등, 후미등의 컬러 패턴을 미리 학습하여 작성해 둠으로써, 추후 획득된 전방 영상의 컬러 데이터를 이용한 차량 존재 유무의 판단에 신뢰성을 높일 수 있다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 전방 영상의 일례를 보여주며, 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 전방 영상의 다른 예를 보여준다.
도 3a를 참조하면, 전방 영상으로 획득된 영상(110)이 차량의 정면을 보여주는 전방 영상이다. 도 3b를 참조하면, 전방 영상으로 획득된 영상(111)이 차량의 후면을 보여주는 전방 영상이다. 여기서, 전방 영상은 현재 영상 획득부(100)가 장착된 차량에서 획득된 영상을 의미하여, 전방에 위치하는 객체를 촬영한 영상을 말한다.
본 발명의 일 실시예에서 제어부(200)는 전방 영상(110, 111)에서 휘도가 높은 소정 영역(125, 126)을 추출할 수 있다. 다만, 도 3a 및 3b에서와 같이 추출된 영역(125, 126)이 사각 영역으로 제한되는 것이 아니라 휘도가 임계치 이상이 되는 영역인 차량용 램프의 윤곽(edge)을 따라 추출된 영역이 될 수 있다.
제어부(200)는 추출된 영역에서의 컬러 데이터를 이용하여 도 2에서와 같이 기 저장된 컬러 맵의 컬러 패턴과의 유사도를 비교하여 전방 영상 내에 차량의 존재 유무를 판단할 수 있다. 이와 유사하게, 제어부(200)는 추출된 영역에서의 컬러 데이터를 컬러 벡터로 변환하고, 변환된 컬러 벡터 및 기 저장된 컬러 맵의 컬러 패턴과의 유사도를 비교하여 전방 영상 내에 차량의 존재 유무를 판단할 수 있다. 여기서, 컬러 벡터는 추출된 영역에서의 컬러 데이터를 평균화하거나 또는 컬러 분포를 나타내는 벡터를 말한다.
상기와 같이, 본 발명의 일 실시예에서는 영상 획득부(100)에 의해 획득된 전방 영상(110, 111)에서의 컬러 데이터를 이용하여 전방 영상(110, 111) 내에 포함된 차량의 존재 유무를 감지하여 전방에 차량이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에서의 획득된 전방 영상 또는 샘플 영상의 또 다른 예를 보여준다. 도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에서는 차량의 형상을 포함하는 샘플 영상 또는 전방 영상으로부터 차량의 형태학적 특성을 바탕으로 특징 벡터를 추출할 수 있다.
먼저, 특징벡터 맵 생성부(370)는 다양한 차량 형상을 포함하는 복수의 샘플 영상으로부터 수평선, 수직선 및 대각선 성분 중 하나 이상의 성분을 이용하여 특징 벡터를 추출할 수 있다. 이에 따라, 특징벡터 맵 생성부(370)는 다양한 차량에 대하여 추출된 특징 벡터들을 바탕으로 특징벡터 맵을 생성할 수 있다. 생성된 특징벡터 맵을 바탕으로, 영상 획득부(100)에 의해 획득된 전방 영상 내의 윤곽을 추출하여 비교함으로써 전방 영상 내에 차량의 존재 유무를 판단할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서의 제어부(200)는 획득된 전방 영상으로부터 수직선, 수평선 및 대각선 중 하나 이상의 성분을 특징 벡터로 추출할 수 있다. 제어부(200)는 획득된 전방 영상으로부터 추출된 특징 벡터 및 기 학습된 특징벡터 맵과의 유사도를 비교하여 제2 차량의 존재 유무를 판단할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서는 일차적으로 획득된 전방 영상의 컬러 데이터를 이용하여 차량의 존재 유무를 판단하고, 이차적으로 획득된 전방 영상으로부터의 특징 벡터를 이용하여 차량의 존재 유무를 판단할 수 있다. 이로 인하여, 획득된 전방 영상에서의 차량의 존재를 감지하는데 신뢰성을 높일 수 있고, 두 가지의 서로 다른 차량 감지 기법에 의하여 차량의 존재 유무를 감지함으로써 하나의 기법에 의하여 차량을 감지하지 못하거나 잘못 감지한 경우에도 이를 보안하여 전방에 위치하는 차량을 신뢰성 있게 감지할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서의 감지부(200)는 전방 영상 내에서 차량이 감지되는 경우에 상기 전방 영상 내에서의 차량의 위치를 좌측인지 우측인지를 판단할 수 있다. 감지된 위치에 의하여 빔 조절부(300)는 헤드램프의 빔 패턴을 능동적으로 조정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 특징벡터 맵을 개략적으로 보여준다. 도 5를 참조하면, 다양한 차량의 형상을 포함하는 샘플 영상으로부터 차량의 수직선, 수평선 및 대각선 중 하나 이상의 성분으로부터 추출된 특징 벡터들에 의하여 생성되는 특징벡터 맵을 2차원 형태로 표시한 것이다.
특징벡터 맵에 의하여 소정의 영역이 분리되며, 전방 영상으로부터 추출된 특징 벡터를 상기 특징벡터 맵에 적용함으로써 전방 영상 내에 포함된 객체가 차량인지 아닌지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 도 5에서와 같이 사선 위에 위치하는 특징벡터들은 전방 영상 내에 차량이 포함된 예를 나타내며, 사선 아래에 위치하는 특징벡터들은 전방 영상 내에 차량이 포함되지 않은 예를 나타낸다.
상기와 같이, 본 발명의 일 실시예에서는 차량의 형태학적 검출을 위하여 추출된 특징 벡터 및 기 학습된 특징벡터 맵과 유사도를 비교하여 차량의 존재 유무를 용이하게 판단할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전방 차량 감지 방법의 흐름도를 보여준다. 도 6을 참조하면, 먼저 제1 차량의 영상 획득부에 의하여 전방의 영상을 획득한다(S610).
이후 획득된 전방 영상을 바탕으로 전방 영상의 컬러 데이터를 이용하여 전방에 위치하는 제2 차량의 존재 유무를 판단한다(S620). 예를 들어, 제어부(200)는 전방 영상에서 휘도가 임계치 이상이 되는 영역을 추출하고, 추출된 영역의 컬러 데이터를 기 저장된 컬러 맵의 컬러 패턴과 비교함으로써 추출된 영역이 차량용 램프인지를 판단할 수 있다. 차량용 램프로 판단되는 경우에는 전방 영상에는 제2 차량이 존재하는 것이 될 수 있다.
이와 함께, 획득된 전방 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터를 기 저장된 특징벡터 맵과 비교하여 제2 차량의 존재 유무를 판단한다(S630). 예를 들어, 특징벡터 맵 생성부(370)는 다양한 차량에 대한 샘플 영상으로부터 형태학적 특징을 나타내는 특징 벡터들을 추출하여 이를 데이터베이스화 하는 특징벡터 맵을 생성하여 저장할 수 있다.
제어부(200)는 전방 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터를 기 저장된 특징벡터 맵에 적용하여 유사도를 비교함에 의하여 제2 차량의 존재 여부를 판단할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서는 일차적으로 전방 영상의 컬러 데이터를 이용하여 제2 차량의 존재 여부를 판단할 수 있고, 이차적으로 전방 영상으로부터 추출된 특징 벡터를 이용하여 제2 차량의 존재 여부를 판단하여 제2 차량의 존재 여부에 대한 신뢰성을 높일 수 있다. 또한, 각각의 기법에 의하여 제2 차량의 존재 여부를 판단할 수 있음은 물론이다.
상기와 같이, 본 발명의 일 실시예에서는 영상 획득부를 차량에 장착하고, 획득된 영상의 컬러 정보 및/또는 형태학적 특성을 이용하여 전방의 차량 유무를 판단함으로써 경제적이고 효율적으로 전방 차량을 감지할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 영상 획득부 200: 제어부
300: 빔 조절부 350: 컬러 맵 생성부
370: 특징벡터 맵 생성부

Claims (13)

  1. 제1 차량에 장착되며 전방의 영상을 획득하는 영상 획득부; 및
    상기 획득된 영상의 컬러 데이터를 이용하여 차량용 램프를 식별함에 의하여 전방에 위치하는 제2 차량의 존재 유무를 판단하는 제어부를 포함하는, 전방 차량 감지 장치.
  2. 제1 차량에 장착되며 전방의 영상을 획득하는 영상 획득부; 및
    상기 획득된 영상내의 컬러 데이터를 이용하여 차량용 램프를 식별함에 의하여 전방에 위치하는 제2 차량의 존재 유무를 일차적으로 판단하며, 상기 획득된 영상내에서 수평선, 수직선 및 대각선 성분 중 하나 이상의 성분을 이용하여 상기 제2 차량을 식별함으로써 상기 제2 차량의 존재 유무를 이차적으로 판단하는 제어부를 포함하는, 전방 차량 감지 장치.
  3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    복수의 제2 차량에서의 차량용 램프의 컬러 패턴을 학습하여 컬러 맵을 작성하는 컬러맵 생성부를 더 포함하는, 전방 차량 감지 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 컬러 패턴은 휘도, 적색 및 노란색 성분을 포함하는, 전방 차량 감지 장치.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 획득된 영상 내의 컬러 데이터를 컬러 벡터로 변환하고, 변환된 컬러 벡터 및 상기 컬러 맵의 컬러 패턴을 비교하여 상기 제2 차량의 존재 유무를 판단하는, 전방 차량 감지 장치.
  6. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 획득된 영상 내에서 휘도가 임계치 이상인 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역에서의 컬러 데이터를 컬러 벡터로 변환하고, 변환된 컬러 벡터 및 기 저장된 컬러 맵의 컬러 패턴을 비교하여 상기 제2 차량의 존재 유무를 판단하는, 전방 차량 감지 장치.
  7. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 획득된 영상 내에서 휘도가 임계치 이상인 영역을 추출하고, 상기 추출된 영역에서의 컬러 데이터를 기 저장된 컬러 맵의 컬러 패턴과 비교하여 상기 제2 차량의 존재 유무를 판단하는, 전방 차량 감지 장치.
  8. 제 2항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 수평선, 수직선 및 대각선 성분 중 하나 이상의 성분으로부터 특징 벡터를 추출하며, 추출된 특징 벡터를 기 학습된 특징벡터 맵과의 유사도를 비교하여 상기 제2 차량의 존재 유무를 판단하는, 전방 차량 감지 장치.
  9. 제 2항에 있어서,
    차량 형상을 포함하는 복수의 샘플 영상으로부터 상기 수평선, 수직선 및 대각선 성분 중 하나 이상의 성분으로부터 특징 벡터를 추출하여 특징벡터 맵을 생성하는 특징벡터 맵 생성부를 더 포함하는, 전방 차량 감지 장치.
  10. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 획득된 영상 내에 상기 제2 차량이 존재하는 경우 상기 획득된 영상 내의 제2 차량의 위치를 좌측 또는 우측에 위치하는지를 판단하며,
    상기 제2 차량의 위치에 따라 상기 제1 차량의 헤드램프의 빔 패턴을 조절하는 빔 조절부를 더 포함하는, 전방 차량 감지 장치.
  11. 제1 차량의 영상 획득부에 의하여 전방의 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 영상내의 컬러 데이터를 이용하여 차량용 램프를 식별함에 의하여 전방에 위치하는 제2 차량의 존재 유무를 판단하는 단계를 포함하는, 전방 차량 감지 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 제2 차량의 존재 유무를 판단하는 단계는
    상기 획득된 영상내에서 수평선, 수직선 및 대각선 성분 중 하나 이상의 성분을 이용하여 상기 제2 차량의 존재 유무를 판단하는 단계를 더 포함하는, 전방 차량 감지 방법.
  13. 제1 차량의 영상 획득부에 의하여 전방의 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 영상내에서 수평선, 수직선 및 대각선 성분 중 하나 이상의 성분을 이용하여 제2 차량의 존재 유무를 판단하는 단계를 포함하는, 전방 차량 감지 방법.
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